乙酰三丁基柠檬酸通过调节IDH2/NF-κB通路和脂质过氧化反应诱导肠道毒性

ATBC通过激活NF-κB通路和诱导脂质过氧化损伤肠道细胞，研究采用系统毒理学结合分子对接和体外实验，揭示ATBC肠道毒性的分子机制。

　　
ATBC（阿克塞尔酮二丁酯）作为新一代环保增塑剂，其安全性近年受到广泛关注。本研究通过多维度技术体系，首次系统揭示了ATBC引发肠道毒性作用的核心分子机制。研究团队采用网络毒理学与分子对接相结合的创新方法，从化学结构特性到靶点网络构建，最终完成体外实验验证的全链条研究。

在实验设计上，研究者构建了"化学特性评估-靶点预测-网络分析-实验验证"的递进式研究框架。通过PubChem数据库获取ATBC标准结构后，运用SwissADME平台进行理化性质预测，发现其分子量402.48g/mol符合口服活性物质要求，氢键供体数量（8个）处于安全阈值内，LogP值2.31显示良好脂溶特性，这些数据为后续靶点筛选提供了理论依据。

网络毒理学分析环节采用多数据库交叉验证策略，整合ChEMBL、STITCH和GSE16879三大平台数据源，初步筛选出29个潜在作用靶点。通过STRING数据库构建蛋白质相互作用网络，结合Cytoscape软件的模块度算法，最终锁定15个关键基因节点。值得注意的是，该筛选过程不仅考虑基因与毒性物质的直接结合能力，还综合评估了基因在信号传导网络中的枢纽地位，确保了后续分析的生物学合理性。

核心靶点筛选阶段引入双机器学习模型，分别基于随机森林和梯度提升树算法进行靶点重要性排序。结果显示ATM、FYN、IDH2和TOP1四个基因在预测模型中具有显著协同作用，其排名较单一算法提升23.6%，这种多算法交叉验证有效规避了机器学习模型可能存在的过拟合问题。特别需要指出的是，IDH2基因作为三羧酸循环的关键酶，其表达下调直接关联着细胞能量代谢失衡，这一发现为理解ATBC的毒性机制提供了新的视角。

分子对接实验采用AutoDock软件进行原子级模拟，发现ATBC与IDH2酶活性位点存在4.2?的紧密结合（亲和能-8.7 kcal/mol）。值得注意的是，该对接结果与体外实验数据高度吻合：ATBC处理组细胞IDH2 mRNA表达量较对照组下降达67.8%，且线粒体膜电位（ΔΨm）降低幅度与对接预测的结合能呈显著负相关（r=-0.92，p<0.01）。这种计算与实验数据的相互印证，有效强化了研究结论的可信度。

在机制解析方面，研究团队重点揭示了IDH2/NF-κB信号通路的激活过程。通过Western blotting和流式细胞术检测发现，ATBC处理可使NF-κB抑制剂IκBα的表达量在24小时内下降41.3%，同时促使其上游激活因子p65的核转位率提升至对照组的3.2倍。这种级联反应导致促炎因子IL-6和TNF-α在肠上皮细胞中的分泌量分别增加2.8倍和1.9倍，形成典型的炎症微环境。

氧化应激损伤机制是研究的另一重点。JC-1染色显示ATBC处理组细胞质膜内外的荧光比值（ΔΦ）从对照组的1.87降至1.32，线粒体膜电位检测值同步下降38.4%。结合脂质过氧化产物MDA的定量分析（每μg蛋白产生0.54nmol MDA），证实ATBC通过引发活性氧簇（ROS）累积，导致脂质过氧化损伤。这种氧化损伤与能量代谢紊乱存在显著相关性，IDH2基因敲减可部分逆转ATBC诱导的线粒体功能障碍。

研究还创新性地引入肠道屏障功能评估体系。通过杯状细胞紧密连接蛋白ZO-1的免疫组化染色发现，ATBC处理可使紧密连接复合体的膜定位率下降29.7%，伴随电镜观察到的肠道绒毛微结构损伤。这种形态学改变与分子机制形成完整证据链：IDH2活性降低导致三羧酸循环受阻，ATP生成不足迫使细胞通过 unfolded protein response 途径释放内质网应激信号，最终激活NF-κB通路引发炎症级联反应。

在毒理学机制层面，研究揭示了ATBC的"三重打击"效应：首先通过SXR核受体激活干扰内源性代谢平衡；其次诱导肠道菌群失调，形成代谢互作网络紊乱；最后激活线粒体自噬程序，导致能量代谢失衡。这种多靶点、网络化的作用模式，与传统单一靶点毒理理论形成鲜明对比。

研究还建立了ATBC毒性剂量反应模型，通过测试不同浓度（0.1-10μM）ATBC对NCM460细胞的存活率影响，发现其半数抑制浓度（IC50）为3.2±0.5μM。值得注意的是，该毒性阈值与当前食品包装材料中ATBC的最大残留限量（3.0mg/kg）存在显著相关性，这为制定安全标准提供了直接依据。

在应用转化方面，研究团队提出"双通道干预"策略：一方面开发靶向IDH2的小分子抑制剂，通过恢复三羧酸循环缓解能量危机；另一方面设计NF-κB信号通路阻断剂，预防炎症级联反应。体外细胞实验显示，联合用药组较单一用药组细胞存活率提升27.4%，线粒体膜电位恢复率达对照组的89.3%。

该研究在方法学层面实现重要突破：首次将深度学习算法（XGBoost模型）引入毒性靶点筛选，相比传统支持向量机提升靶点识别准确率18.7%；创新性采用"虚拟筛选-分子对接-体外验证"的三步递进模式，使新靶点发现效率提高40%；建立首个ATBC毒性作用的多尺度数据库，包含分子对接数据（897个复合物）、蛋白质互作网络（15个核心节点）和代谢通路图谱（3条关键通路）。

在环境健康意义方面，研究证实ATBC可通过肠道系统进入血液循环，其生物利用度经口服给药后达到12.3±1.8%。这种系统毒性效应提示，需重新评估传统毒理学实验模式，开发包含肠道模型的多器官联合毒性测试体系。研究结果已为生态环境部制定《新型增塑剂环境健康风险评估指南》提供关键数据支撑。

未来研究方向建议聚焦三个层面：分子机制层面解析IDH2/NF-κB通路的时空动态变化；毒理转化层面建立体外-体内-生态的多尺度毒性预测模型；应用开发层面设计基于肠道菌群调节的联合疗法。这些方向将有助于形成从基础研究到风险管理的完整技术链条，为ATBC等新型化学品的监管提供科学依据。